Техническая сложность и трудоемкость строительства ядерных реакторов проистекают из необходимости интеграции процессов из различных областей знаний, от нейтронов на квантовом уровне до макроскопического теплопереноса и охлаждения. Облегчить процесс комплексного проектирования атомного реактора, по мнению ученых из Университета Бригама Янга, может ИИ. В частности, технология машинного обучения. Модель, которую они разработали, берет на себя часть сложных вычислений в области гидравлики и поведения нейтронов, пишет IE.

Модель прогнозирует температурный профиль на основе различных геометрических параметров реактора. Затем эти параметры оптимизируются для создания оптимального дизайна реактора. Вычислительные мощности, потраченные на расчеты, при этом на порядок меньше, чем в случае использования традиционных методов.

Создав и протестировав десяток алгоритмов машинного обучения, исследователи выбрали три самых эффективных и модифицировали их, пока не нашли тот, который справлялся с предложенным набором данных наиболее хорошо. Результаты испытания этой модели показали, что она выполняет задачи по геометрической оптимизации элементов конструкции реактора значительно быстрее, чем имеющиеся методы.

К примеру, модель смогла разработать почти точную копию щита для реактора, спроектированного силами местной компании, всего за два дня. У инженеров на это ушло шесть месяцев.

Компания Kairos Power начала строительство в США первого реактора IV поколения Hermes. Демонстрационный реактор с шаровыми твэлами и охлаждением расплавленным фторидом не будет подключен к энергосети, а предназначен для отработки новых технологий. Это будет первый на территории США реактор, не использующий воду в качестве теплоносителя, за последние 50 лет.